卷积与反卷积以及步长stride
1. 卷积与反卷积 如上图演示了卷积核反卷积的过程，定义输入矩阵为 I（4×4），卷积核为 K（3×3），输出矩阵为 O（2×2）： 卷积的过程为：Conv(I,W)=O 反卷积的过称为：Deconv(W,O)=I（需要对此时的 O 的边缘进行延拓 padding） 2. 步长 ...
原文：1-5 卷积步长
卷积步长 Strided convolutions 卷积中的步幅是另一个构建卷积神经网络的基本操作。 如果你想用 的过滤器卷积这个 的图像，和之前不同的是，我们把步幅设置成了 。你还和之前一样取左上方的 区域的元素的乘积，再加起来，最后结果为 。 只是之前我们移动蓝框的步长是 ，现在移动的步长是 ，我们让过滤器跳过 个步长，注意一下左上角，这个点移动到其后两格的点，跳过了一个位置。然后你还是将每个 ...
2018-11-04 16:17 0 3571 推荐指数：
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